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深圳大学の16人の大学生からなるチームが、病気のシヘッドアヒルを認識し、生存率を30％向上させる人工知能（AI）プログラムを開発しました。

シヘッドアヒルは、その高品質で知られていますが、中国南部の潮汕地域では飼育が非常に難しいです。潮汕の飼育者は300年以上の経験があり、アヒルの健康状態を観察し、長時間静止しているか、体温を手で感じることで信頼を築いてきました。

しかし、病気は10日で農場を壊滅させることがあります。2018年の冬、予期せぬ疫病が数千のシヘッドアヒルの死亡をもたらし、わずか5羽が生き残りました。ジン・シュータオは、ハウシのアヒル農家で、故郷に戻り、若い起業家として技術の力を活用しようと考えました。

2022年、深圳大学は、シヘッドアヒルの飼育協同組合に参加するために、深圳大学-Tencent Cloud AI BEngプログラムから16人の学生を招待しました。大学の教師と中国のインターネット大手Tencentのエンジニアの指導のもと、彼らはこの困難な課題に立ち向 かうことを目指しました。

チームは、500平方メートル以上のエリアに4,000以上のシヘッドアヒルが密集し、病気のアヒルを診断する難しさに直面し、アヒルの静止時間を測定して疾患を診断し、プロジェクトをハードウェア、フロントエンド、バックエンド、アルゴリズムの4つのグループに分割することに決めました。

しかし、最初の課題はカメラを設置することでした。従来のQRコード認識方法は、牛、羊、ブタなどの動物には適用されるが、アヒルには適用されなかったため、十分なデータを収集するために、学生たちは既存のファームカメラを使用して画像をキャプチャし、手動でラベルを付けました。

このラベリングプロセスには、6000以上の画像を30万以上のアヒルに分類し、ラベルを付ける作業が含まれていました。チームのメンバー、ワン・イーフェンは、最小限のエラーでも人工知能のトレーニング結果に影響を与える可能性があるため、100％集中する必要があると述べました。

数十回のモデルの調整の後、学生たちは1つのアルゴリズムがすべての人に適したわけではないことを発見しました。成年のシヘッドアヒルの厚い羽毛のため、体温を測定することが難しかったため、彼らは若いアヒルを補完ツールとして定義しました。

さらに、一部の学生は研究を通じて、アヒルの疾患が台風や霧などの気象条件と密接に関連していることを発見しました。したがって、プログラムを最適化するためにデータ観察と分析機能を追加しました。現在、このプログラムは「未登録のアヒル」と「発熱アヒル」に対して温度、湿度、PM2.5レベル、農場データの変化の傾向を示すリアルタイムアラートを提供し、シヘッドアヒルファームの生存率を30％向上させるのに役立っています。

深圳大学の視覚研究所長、沈琳琳は、「人工知能を開発することは、エアコンの効いた部屋で座ってコードを書くことではありません。アヒルの糞の中でコードを書くことを学ぶことが重要です」と述べ、この仕事の難しさを表現しています。